Seguramente 2023 será recordado a nivel bursátil como el año del despegue de la inteligencia artificial (IA). Esta tecnología, especialmente su rama generativa, ha protagonizado las distintas narrativas de los mercados desde enero hasta ahora y ha potenciado todos los sectores involucrados en desarrollo. El FANG+ Index, que mide el rendimiento de las 10 tecnológicas más importantes del mundo, crece alrededor del 70% este año; de su lado, Philadelphia Semiconductor Sector (SOX), índice compuesto por las 30 mayores empresas estadounidenses de semiconductores, se encuentra en niveles no vistos desde enero de 2022. Estos y otros factores llevan a los expertos de Goldman Sachs a pensar que se podría desencadenar un superciclo de fusiones y adquisiciones del que beneficiarse en el futuro.
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"Sin duda, este año ha habido una importante actividad estratégica, que comenzó en enero. Este fue un punto de inflexión, tras el cual una avalancha de grandes empresas tecnológicas tradicionales invirtieron en nuevas empresas de IA generativa o las adquirieron. Algunas empresas objetivo han sido empresas en fase inicial sin ingresos o han sido adquiridas para añadir talento cualificado", indican desde la firma neoyorquina.
Con todo, más allá de esta "fase inicial", más allá de esta fase inicial, las fusiones y adquisiciones pueden verse "limitadas" hasta que las empresas de IA demuestren su potencial real y el sector madure. De hecho, estos expertos creen que todavía hay mucho camino por recorrer.
MAYOR MADUREZ
"La adopción empresarial de soluciones de IA generativa tiene que pasar de la prueba de concepto a la producción antes de que lleguemos a un periodo sostenido de elevada actividad de fusiones y adquisiciones basadas en esta tecnología. Es más, los propios modelos deben pasar de la formación a la inferencia, en la que los sistemas de IA pueden identificar y responder a situaciones novedosas basándose en la formación previa", explican.
En este sentido, estos expertos creen que se necesita "una mayor madurez del marco jurídico y normativo" para que aumenten las fusiones y adquisiciones, así como una mayor claridad sobre la forma y la función de los modelos fundacionales de IA (sistemas de IA entrenados en enormes conjuntos de datos que pueden utilizarse para una amplia gama de fines), incluyendo si son grandes y patentados o pequeños y abiertos.
"A medida que se gane en claridad y los casos de uso de la IA sigan evolucionando, el panorama de las fusiones y adquisiciones cambiará", apuntan estos expertos, "Surgirán aplicaciones de IA generativas especializadas, y es probable que los compradores pasen a la ofensiva, centrándose en objetivos probados con un ajuste producto-mercado demostrado".
Con todo, los expertos de la firma neoyorquina subrayan que se están empezando a "aclararse importantes tesis de fusiones y adquisiciones".
TESIS DE INVERSIÓN
Por un lado, Goldman Sachs destaca que las "aplicaciones verticales inteligentes" pueden ser uno de los principales focos de este ciclo. En este sentido, estos analistas destacan que al combinar capacidades de IA con un conjunto de datos adaptados a un sector específico, se puede conseguir una mayor eficiencia, sacar productos al mercado más rápidamente y optimizar la experiencia final de los usuarios. "Esto ya se está viendo en sectores como la educación, los medios de comunicación y el derecho", apuntan.
Asimismo, la firma neoyorquina apunta que la transformación de las actividades de atención al cliente y los centros de contacto puede dar forma a otra oleada de fusiones y adquisiciones. En este sentido, apuntan, la IA podrá ofrecer experiencias empáticas y personalizadas y resolver los problemas de los clientes y los productos a través de sistemas casi totalmente automatizados.
Por otro lado, la necesidad de que las empresas se "replanteen" los modelos fundacionales y los servicios en la nube necesarios para los sistemas generativos de IA puede ser otro tema de las fusiones y adquisiciones. Aquí, explican, una característica clave es la creciente importancia de los vínculos entre semiconductores, software y sistemas.
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"Muchas cosas tienen que trabajar juntas, desde el diseño del centro de datos hasta las aplicaciones de software y los sistemas de privacidad, para gestionar casos de uso de IA cada vez más complejos. En la era de la computación moderna, los puntos de control más importantes pueden estar más cerca de la base de silicio de la infraestructura de IA", agregan.
A su vez, Goldman Sachs señala que la ciencia de datos y la analítica son fundamentales para el aprendizaje automático y una parte crítica de la nueva pila tecnológica empresarial.
"La velocidad a la que se están adoptando las tecnologías de IA generativa casi no tiene precedentes y, para los responsables de la toma de decisiones, los inversores y el público en general, no es el momento de hacer las cosas como siempre. Las sociedades de capital riesgo están ansiosas por invertir en la próxima empresa emergente de IA disruptiva, los inversores del mercado público están ansiosos por entender cómo la IA afectará a todos los sectores y las empresas están ansiosas por entender cómo la IA alterará fundamentalmente el panorama estratégico", sentencian.
Goldman se ha mostrado bastante alcista con el potencial de la IA y creen que se define injustamente como burbuja a estos valores. Peter Oppenheimer, estratega jefe de renta variable mundial de Goldman Sachs Research, es claro a este respecto y explica que las valoraciones de los valores que lideran el mercado no están "tan estiradas como en periodos anteriores", como la burbuja de las puntocom y las empresas tienen balances y rendimientos de la inversión "inusualmente sólidos".
"Creemos que aún estamos en las fases relativamente tempranas de un nuevo ciclo tecnológico que probablemente conduzca a un mayor rendimiento superior", asegura.
Asimismo, los expertos de la firma neoyorquina pronostican que la inversión en esta tecnología alcanzará los 200.000 millones de dólares en 2025. Además, creen que este nivel de inversión llegaría "probablemente antes" de que la adopción masiva y el aumento de la eficiencia de la IA empiecen a generar "importantes incrementos de la productividad".
